| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2014-11-15 |
| タイトル |
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タイトル |
多人数性を分割した教師付き学習による4人麻雀プログラムの実現 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Realizing a Four-Player Computer Mahjong Program by Supervised Learning with Isolated Multi-Player Aspects |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[特集：ゲームプログラミング, 特選論文] 多人数ゲーム，麻雀，教師あり学習 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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東京大学／現在，富士通研究所 |
| 著者所属 |
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マンチェスタ―大学／現在，豊田工業大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo / Presently with Fujitsu Laboratories Ltd. |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Manchester / Presently with Toyota Technological Institute |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者名 |
水上, 直紀
中張, 遼太郎
浦, 晃
三輪, 誠
鶴岡, 慶雅
近山, 隆
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| 著者名(英) |
Naoki, Mizukami
Ryotaro, Nakahari
Akira, Ura
Makoto, Miwa
Yoshimasa, Tsuruoka
Takashi, Chikayama
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文では，牌譜を用いた教師付き学習による麻雀プログラムの作成法について述べる．まず，上級者の牌譜を用いたパーセプトロン学習によって1人麻雀プレイヤを作成し，それを拡張することによって4人麻雀への適用を行う．拡張は，1人麻雀プレイヤに「降り」と「鳴き」の機能を教師付き学習によって導入することで行った．オンライン麻雀サイト「天鳳」で作成されたプログラムの実力を評価した結果，レーティングとして，平均的な人間プレイヤーの実力を大きく上回る1,651点が得られた． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
This paper describes a supervised machine learning approach for building a mahjong program. We start with building a one-player mahjong program by Perceptron learning with game records of expert human players,and adapt it to four-player mahjong. The adaptation is achieved by incorporating the “folding” and “calling” functionalities that are separately learned from game records. We have evaluated the playing strength of the resulting program on a large online mahjong site “Tenhou”. The program has achieved a rating of 1,651, which is considerably higher than that of the average human player. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 55,
号 11,
p. 2410-2420,
発行日 2014-11-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
IPSJ-JNL5511013.pdf (1.1 MB)
